异常（基础） exception什么是错误 错误是指由于逻辑或语法等导致一个程序无法正常执行的问题什么是异常 异常是程序出错时标识的一种状态 当异常发生时，程序不会再向下执行，而转去调用此函数的地方待处理此错误并恢复为正常状态 作用： 用作信号
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2024-09-30 22:19:59
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# Spark 中一亿数据与一亿数据的 Join 实现
在大数据处理领域，Spark 是一个流行且高效的框架。在你的工作中，可能会遇到需要对大规模的数据集进行 Join 的情况。本文将通过一个示例为你详细讲述如何实现对一亿条数据的 Join 操作。
## 流程概述
在进行 Join 操作之前，我们需要先定义一整个流程。以下是处理一亿数据的 Join 的步骤：
```mermaid
flow
原创
2024-10-10 03:37:38
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习） 这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“
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2024-08-03 15:25:22
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# 一亿数据 Redis 的高效管理与应用
在现代开发中，数据管理是一个重要且复杂的话题。Redis 是一个开源的内存型数据存储系统，因其高性能和简单易用而被广泛应用于各类项目。当处理大量数据时，Redis 通过其丰富的数据结构和高效的操作机制，为开发者提供了强大的支持。本文将探讨如何使用 Redis 管理一亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Redis？
Redis（REmot
# Python表示一亿：数字与编程的连接
在信息技术飞速发展的今天，编程语言作为人与计算机沟通的桥梁，发挥着越来越重要的作用。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，正受到越来越多开发者的青睐。在本文中，我们将探讨如何在Python中表示一亿，并通过一些示例来加深对Python的理解。同时，我们还将展示如何使用Mermaid语法来绘制甘特图和序列图，进一步帮助大家理解项目管理和流程。
python==2.7elasticsearch==6.2.01：背景介绍，最近有一个需求，从ELK日志系统前一天的日志中提取url，url要求去重，然后呢，我用了cosine相似度和字典树匹配两种方案来去重，比较之下，字典树的效果还是要好很多的。现在遇到的瓶颈是有点慢，慢了当然就是想多多线程多进程咯，不过好像python的多线程不怎么能提高效率，于是考虑多进程。 2：运行时间a = 1
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2023-11-27 03:41:23
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如何判断一个元素在亿级数据中是否存在？常规实现哈希函数布隆过滤器介绍布隆过滤器原理布隆过滤器元素布隆过滤器查询元素 常规实现1、数组 2、链表 3、树、平衡二叉树 4、Map（红黑树） 5、哈希表上面的使用方式在结合常见的排序方式比如二分，可以快速的查找数据是否存在，但当集合数据元素非常大，比如1亿条，这个时候，数据结构问题就会凸显出来，数组，链表等 ，就会非常吃内存，内存的消耗会成指数级增
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2024-04-11 13:15:27
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# MySQL写入一亿数据
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。在某些场景下，需要将大量数据写入MySQL数据库中，本文将介绍如何使用MySQL批量写入一亿条数据的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始写入数据之前，我们需要先创建一个用于测试的数据表。假设我们要写入的数据表结构如下：
```sql
CREATE TABLE `us
原创
2024-01-03 08:23:50
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# 使用 Java 导出一亿数据的实践指南
在现代软件开发中，数据的存储与导出是一个常见的需求。无论是数据报告、日志文件，还是用户信息导出，Java 提供了便利的工具来处理大规模数据的导出。本文将探讨如何使用 Java 导出一亿数据，并给出详细的代码示例。
## 目标
我们的目标是生成一亿条模拟用户数据，并将其导出为 CSV 格式的文件。CSV 是一种通用的数据交换格式，适合大多数数据分析工
原创
2024-10-14 03:18:32
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以
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2023-07-01 14:07:52
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# MongoDB：处理一亿条数据
MongoDB 是一个非常流行的 NoSQL 数据库，它以其高可扩展性、灵活性和性能而闻名。在处理大规模数据集时，MongoDB 提供了许多强大的功能，使得处理一亿条数据变得相对容易。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用 MongoDB 来处理一亿条数据，包括数据的导入、查询和分析。
## 数据导入
首先，我们需要将一亿条数据导入到 MongoDB 中。M
原创
2023-07-23 12:41:24
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以
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2024-02-21 13:19:51
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一亿数据排序 - Java实现
## 介绍
排序是计算机科学中常见的操作之一，它将一组数据按照特定的顺序重新排列。对于一亿条数据进行排序是一个具有挑战性的任务，因为这样庞大的数据量可能会导致内存不足或性能问题。本文将介绍如何使用Java实现对一亿条数据进行排序，并解决可能遇到的问题。
## 排序算法
常见的排序算法有许多种，例如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。对于大量数
原创
2023-08-27 11:49:24
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# 如何在 MySQL 中生成一亿条数据
在处理大数据时，使用 MySQL 数据库是一种常见的选择。本文将教你如何生成和管理一亿条数据的过程。我们将通过表格归纳流程，逐步详解每个步骤所需的代码，并提供相应的注释。
## 流程步骤
以下是生成一亿条数据到 MySQL 数据库的详细步骤：
| 步骤 | 描述
## 实现“mysql一亿多数据”的流程
为了实现“mysql一亿多数据”的存储和查询，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1：创建数据库和表 | 创建一个新的数据库和数据表，用于存储一亿多条数据。 |
| 步骤2：生成一亿多数据 | 使用编程语言生成一亿多条数据，并将其插入到数据库中。 |
| 步骤3：建立索引 | 在需要查询的字段
原创
2023-09-20 21:28:12
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mysql大数据分库和分表 php解决方案当Mysql数据量过大时，就会面临压力分解，这时分库分表是一个不错的解决方案，现在我们就来谈谈Mysql如何分库分表比较理想，然后再用php如何调用。 1，主从复制，读写分离对主库修改数据，查询使用从库。一主多从，来降低数据库读取压力。2，分库分表根据实体业务来分库，分表。如，根据数据的活跃性，根据用户uid等。3，mysql 不同存储引擎区别InnoDB
# Python 循环一亿次的效能与实践
在程序设计中，循环是一个至关重要的概念，它可以让我重复执行一段代码。而当我们提到“循环一亿次”时，通常会涉及到性能优化和代码的执行效率。在本文中，本文将带你深入了解这一过程，并通过示例代码来演示如何在Python中高效地执行大量循环。
## 一、基本的循环结构
在Python中，最常用的循环结构是`for`和`while`。下面是一个基础的`for`
原创
2024-10-12 05:00:06
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前言
有一句话叫做三人行必有我师，其实做为一个开发者，有一个学习的氛围跟一个圈子特别重要这是一个我的大数据学习群531628不管你是小白还是大牛欢迎入驻，正在求职的也可以，大家一起学习，话糙理不糙，互相学习，共同进步，一起加油吧。1.0 简要描述如何安装配置apache的一个开源hadoop，只描述即可，无需列出具体步骤，列出具体步骤更好。答：第一题：1使用
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2024-08-02 10:48:18
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方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.&n
写在前边 今天就来学习一下在一组有序数据中如何快速查找一个数。也就是我们所说的二分查找，虽然很多小伙伴对二分查找很熟悉，但是到了真正的应用问题上，还是不能更好的来把握二分的思想。要想把这部分把握好，还需要真正的体验一下二分查找的强大的效率。如题目中所述，如果你今天去面试，面试官要问你如何在十个数中查找一个整数，那么你很快就会想到从头到尾遍历就可以。但是随着面试难度的加大，面试官会问你如何在 1
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2024-06-07 10:44:29
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